MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416533044 · doi:10.1111/grow.70084

Zoned in: The Influence of Land Use Policy on Canadian Craft Breweries

2025· article· en· W4416533044 sur OpenAlexafffundabout
Roger M. Picton, Vanessa Mathews

Notice bibliographique

RevueGrowth and Change · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueWine Industry and Tourism
Établissements canadiensUniversity of ReginaTrent University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaTrent UniversityUniversity of Regina
Mots-clésZoningCraftBrewingLand useProcess (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Municipal zoning bylaws have a considerable effect on the micro‐geographies of craft brewing. This paper examines the location of craft breweries across Canada and provides an analysis of how land use policy delineates the spatial location of craft breweries in six Canadian cities. Using the parcel level location of breweries as an entry point, our findings confirm how zoning bylaws have broadened the spatial parameters of brewing operations beyond industrial zones. However, while breweries are permitted/discretionary across a wider range of land uses, there is still a concentration of breweries around downtown, industrial, and special districts. Breweries remain largely prohibited from residential zones, part of a broader process of restricting any form of commercial and/or industrial use in single family zones. Our findings link with existing research on the locational dynamics of breweries. While the spatial parameters for zoning were recently broadened, most municipal standards collapse differences across breweries pertaining to orientation (production/consumption) and/or size of facility/output. Our research shows that, in these six cities, the potential for placemaking now extends beyond post‐industrial sites. We argue that municipalities should implement further regulatory measures to ensure compatibility between uses, by differentiating breweries according to their orientation and scale.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,419
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGrowth and ChangeMême sujetWine Industry and TourismTravaux en français237 207